Como construir uma plataforma social com chatbot de atendimento ao cliente alimentado por IA

Riassunto Semplice

Construa um chatbot de atendimento ao cliente inteligente com capacidades de processamento de linguagem natural, integrado a uma plataforma de aplicativos sociais rica em recursos.

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Objetivos:

• Desenvolver uma plataforma de rede social amigável ao usuário
• Integrar um chatbot de atendimento ao cliente alimentado por IA com processamento de linguagem natural
• Garantir escalabilidade, segurança e funcionalidade em tempo real

Público-alvo:

• Usuários de mídias sociais em busca de uma nova plataforma inovadora
• Empresas que procuram soluções de suporte ao cliente integradas

Recursos-chave:

1. Registro de usuários e gerenciamento de perfis
2. Postagem e compartilhamento de conteúdo
3. Interações sociais (curtidas, comentários)
4. Mensagens em tempo real
5. Chatbot de atendimento ao cliente alimentado por IA
6. Notificações push
7. Personalização do feed
8. Funcionalidade de pesquisa

Requisitos do usuário:

• Interface intuitiva para fácil navegação
• Tempos de carregamento rápidos e design responsivo
• Integração perfeita do chatbot para suporte rápido
• Controles de privacidade e medidas de segurança de dados
• Compatibilidade entre plataformas (web e mobile)

Flussi Utente

1. Registro de Novo Usuário:

   • Usuário clica em "Inscrever-se"
   • Insere informações pessoais
   • Verifica o e-mail
   • Cria o perfil
   • Recebe o tour de integração

2. Postagem de Conteúdo:

   • Usuário navega até "Criar Postagem"
   • Envia mídia ou insere texto
   • Adiciona tags ou menções
   • Visualiza a postagem
   • Publica no feed

3. Interação com o Chatbot:

   • Usuário acessa o chatbot no menu de ajuda
   • Digita ou seleciona uma consulta comum
   • Chatbot processa usando PLN
   • Fornece uma resposta relevante ou escala para o suporte humano, se necessário

Specifiche Tecniche

Front-end:

• React para desenvolvimento de interface baseada em componentes
• Redux para gerenciamento de estado
• Styled-components para estilização CSS-in-JS
• React Router para navegação

Back-end:

• Node.js com Express para servidor de API
• Socket.io para comunicações em tempo real
• Passport.js para autenticação
• Sequelize ORM para interações com o banco de dados

Banco de Dados:

• PostgreSQL para armazenamento de dados relacionais

IA/PLN:

• TensorFlow.js para as capacidades de PLN do chatbot
• Modelos pré-treinados refinados em dados de atendimento ao cliente

Operações de TI:

• Docker para containerização
• Jenkins para pipeline de CI/CD
• Pilha ELK para registro e monitoramento

Endpoint API

• POST /api/auth/register
• POST /api/auth/login
• GET /api/users/:id
• POST /api/posts
• GET /api/posts
• POST /api/comments
• POST /api/likes
• GET /api/messages
• POST /api/messages
• GET /api/notifications
• POST /api/chatbot/query

Schema del Database

Usuários:

• id (PK)
• nome_de_usuário
• e-mail
• hash_da_senha
• imagem_de_perfil
• criado_em

Postagens:

• id (PK)
• id_do_usuário (FK)
• conteúdo
• url_da_mídia
• criado_em

Comentários:

• id (PK)
• id_da_postagem (FK)
• id_do_usuário (FK)
• conteúdo
• criado_em

Curtidas:

• id (PK)
• id_da_postagem (FK)
• id_do_usuário (FK)
• criado_em

Mensagens:

• id (PK)
• id_do_remetente (FK)
• id_do_destinatário (FK)
• conteúdo
• criado_em

Notificações:

• id (PK)
• id_do_usuário (FK)
• tipo
• conteúdo
• lido
• criado_em

Struttura dei File

Piano di Implementazione

1. Configuração do Projeto (1 semana)

   • Inicializar o repositório
   • Configurar a estrutura do projeto
   • Configurar o ambiente de desenvolvimento

2. Desenvolvimento do Back-end (3 semanas)

   • Implementar a autenticação de usuários
   • Desenvolver os principais endpoints da API
   • Configurar o banco de dados e o ORM
   • Integrar o WebSocket para recursos em tempo real

3. Desenvolvimento do Front-end (4 semanas)

   • Criar componentes React para todos os recursos
   • Implementar o gerenciamento de estado com Redux
   • Desenvolver interface e experiência do usuário responsivas

4. Integração do Chatbot (2 semanas)

   • Treinar o modelo de PLN em dados de atendimento ao cliente
   • Implementar a lógica do chatbot e a API
   • Integrar o chatbot ao front-end

5. Testes e Refinamento (2 semanas)

   • Realizar testes unitários e de integração
   • Executar testes de aceitação do usuário
   • Otimizar o desempenho e corrigir bugs

6. Preparação para Implantação (1 semana)

   • Configurar o pipeline de CI/CD
   • Configurar o ambiente de produção
   • Preparar a documentação

7. Lançamento e Monitoramento (1 semana)

   • Implantar na produção
   • Monitorar o desempenho do sistema e o feedback dos usuários
   • Resolver problemas imediatos após o lançamento

Strategia di Distribuzione

1. Use o Docker para containerizar os componentes da aplicação
2. Implante o back-end no AWS Elastic Beanstalk
3. Hospede o front-end no AWS S3 com o CDN do CloudFront
4. Configure o Amazon RDS para o banco de dados PostgreSQL
5. Implemente o AWS Elastic Cache para gerenciamento de sessão
6. Use o AWS Lambda para a funcionalidade serverless do chatbot
7. Configure o AWS CloudWatch para monitoramento e alertas
8. Implemente a implantação blue-green para atualizações sem tempo de inatividade
9. Use o AWS Route 53 para gerenciamento de DNS
10. Configure backups diários do banco de dados para o S3

Motivazione del Design

• React escolhido por sua arquitetura baseada em componentes e grande ecossistema
• Node.js/Express para o back-end para manter o JavaScript em toda a pilha
• PostgreSQL selecionado por sua robustez no manuseio de dados relacionais e conformidade ACID
• Implementação de WebSocket garante que os recursos em tempo real funcionem perfeitamente
• Containerização com Docker simplifica a implantação e o dimensionamento
• Serviços da AWS escolhidos por sua confiabilidade e integração perfeita
• TensorFlow.js para PLN permite o processamento do lado do cliente, reduzindo a carga do servidor
• O design responsivo foi priorizado para garantir a compatibilidade entre dispositivos
• A estrutura de arquivos modular foi adotada para melhorar a manutenção e a escalabilidade